C'est une avancée majeure pour l'intelligence artificielle: une équipe internationale a créé un nano neurone capable de reconnaissance vocale.

Avec le monde numérique, la quantité de données ne cesse de grossir et avec elle le besoin en calcul donc en énergie. Or la machine est beaucoup moins performante que l'humain.

Un algorithmes d'intelligence artificielle, quand il exécute un programme informatique consomment 10 000 fois plus d'énergie que notre cerveau. La raison vient de l'architecture du système explique Julie Grollier directrice de recherche au CNRS au sein du laboratoire mixte de physique Thales / CNRS à Palaiseau.

Dans un ordinateur, la mémoire est séparée de la zone où est traitée l'information de quelques millimètres. A l'échelle d'une cuisine dit la chercheuse, c'est comme s'il y avait des milliers de kilomètres entre la table où vous avez posé les ingrédients de votre recette et celle où se trouvent les ustensiles pour la réaliser. Les allers-retours entre les deux tables prennent du temps. Comme pour les algorithmes d'intelligence artificielle, qui nécessitent des jours voire des semaines d'apprentissage profond. Un cerveau lui, dispose de synapses pour connecter les neurones. D'où l'idée de s'en inspirer.

S'inspirer des neurones biologiques

L'équipe française, associée à des chercheurs américains et japonais ne travaillent pas avec du silicium mais des composants composés d'empilements de couches de métaux magnétiques (alliage de fer, cobalt, bore). "Nous utilisons la propriété qui varie dans ces matériaux, c'est à dire l'aimantation" explique Mathieu Rioux, doctorant au laboratoire. Grâce à un courant électrique, l'aimantation à l'image de ce qui se passerait dans une nano boussoles, fait tourner l'aiguille du pôle Nord au pôle Sud de façon stable et rapide. Cela mime les micro impulsions électriques des neurones biologiques.

Déjà un neurone capable de reconnaissance vocale

Pour l'instant l'équipe a créé 1 nano neurone, capable de reconnaître des chiffres énoncés à haute voix par différentes personnes. Taux de réussite: 99% Si d'autres équipes dans le monde utilisent cette approche, celle-ci est la seule à parvenir à une preuve de concept, qui lui vaut une publication dans la revue Nature.

A l'avenir, il s'agira de fabriquer cent puis mille nano neurones et de les interconnecter avec des "synapses électroniques". L'équipe de Julie Grollier estime que cette approche servira à mettre au point des systèmes hybrides utilisant à la fois des processeurs en silicium et des nano neurones. Les applications sont nombreuses: partout où l'intelligence artificielle est désormais requise. De la voiture autonome au diagnostic médical en passant par tout le secteur de la robotique. L'objectif est de diviser d'un facteur 10 ou 100 la consommation énergétique d'ici une décennie.

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